与标准 LSTM 相同,每个 Tree-LSTM 单元会有一个输入向量x_j,x_j可以表示一个句子中的单词的向量表示,每个节点的 input word 取决于网络的树结构,例如要处理 Dependency tree 的 Tree-LSTM,那么 Tree-LSTM 树中的每个节点将「head word」对应的向量当作输入;而在 constituency tree 中,叶子节点将对应的词向量当...
Tree-Structured LSTM模型 论文提出两个Tree-LSTM模型结构:Child-Sum Tree-LSTM模型和N-ary Tree-LSTM模型,两种模型都能够处理树型结构的输入。标准的LSTM含有输入门ij和输出门oj,记忆单元cj和隐藏状态hj,标准的LSTM和树型LSTM之间的区别在于门向量和记忆单元向量的更新要基于多个child units,前者只需要从上一时刻筛选...
循环神经网络模型存在信息记忆丢失、忽略上下文非连续词之间的相关性和梯度弥散的问题,为此本文结合自注意机制和 Tree-LSTM 模型,并且在 Tree-LSTM 模型的输出端引入了 Maxout 神经元,基于以上两种改进基础上构建了 SAtt-TLSTM-M 模型. 实验使用 COAE2014 评测数据集进行情感分析,实验结果表明:本文提出的模型相比于...
Tree-Structured LSTM模型 论文概要 由于能够保持按照时序的序列信息,LSTM(Long Short-Term Memory)网络在序列模型任务上能够有非常好的表现。但是该模型只能输入线型的序列,对于树型的输入(比如依赖树)无法很好的处理,由此,论文提出两种Tree-LSTM的模型,将LSTM拓展到树型的输入结构上,并在两个任务:预测语义相关性和语...
Tree LSTM依存子树编码方法,通过对分析栈中所有依存子树的有效建模,获取任意时刻的依存子树的完整信息作为特征参与转移动作决策.利用该编码方式提出词性特征使用方法,融合N-g ram特征构建汉语一体化依存分析神经网络模型.最后在宾州汉语树库上进行了验证实验,并与已有方法进行了比较.实验结果显示:该文提出的模型在分词、...
文本分类资源汇总,包括深度学习文本分类模型,如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCN
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